人工智能（AI）在起初問世時，曾被以為就是自動化。但隨著AI在機器學(xué)習(xí)、算力等各方面展現(xiàn)的與眾不同，以及為制造業(yè)帶來的全面賦能，令不少企業(yè)開始嘗試在軟硬件方面融入這項未來技術(shù)，以達到意想不到的效果。

　　有意思的是，AI也在不斷拓展技術(shù)生態(tài)。2023年，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，簡稱GenAI）以其創(chuàng)建新內(nèi)容和根據(jù)數(shù)據(jù)模式做出明智決策的能力而聞名，并在各個行業(yè)迅速取得了重大進展。生成式人工智能的出現(xiàn)不僅帶來了又一次的技術(shù)革新，更是工業(yè)和經(jīng)濟運營的范式轉(zhuǎn)變。

　　根據(jù)麥肯錫公司（2023）的一份報告，生成式人工智能每年可為全球經(jīng)濟增加2.6萬億至4.4萬億美元。這一數(shù)據(jù)不僅反映了AI技術(shù)的蓬勃潛力，還預(yù)示著未來工業(yè)運作模式的巨大變化。其中，催生增材制造領(lǐng)域的變革值得關(guān)注。

　　AI迭代下的制造變革序幕已啟

　　增材制造，即3D打印，通過逐層添加材料來構(gòu)建物體，打破了傳統(tǒng)制造對模具和材料的依賴，使生產(chǎn)過程更加靈活和高效。隨著AI技術(shù)的融入，增材制造迎來了更多可能性。AI不僅能優(yōu)化設(shè)計方案、提升零件性能，還能在降低成本的同時，縮短產(chǎn)品上市時間。而生成式人工智能則加速了這些進程。

　　當(dāng)前，生成式人工智能正引領(lǐng)著生命科學(xué)、化工、軟件工程和產(chǎn)品研發(fā)等多個領(lǐng)域的創(chuàng)新浪潮。在生物技術(shù)領(lǐng)域，Entos等公司利用AI和自動化合成開發(fā)工具設(shè)計小分子療法。在軟件工程領(lǐng)域，微軟GitHub Copilot幫助開發(fā)人員提升56%的任務(wù)完成速度。在產(chǎn)品研發(fā)中，AI通過優(yōu)化虛擬設(shè)計和模擬，實現(xiàn)更高效的物理測試規(guī)劃，減少物理構(gòu)建和測試時間。在客戶服務(wù)運營中，AI更是將問題解決率提升14%，處理時間減少9%。相應(yīng)地，工作結(jié)構(gòu)也在發(fā)生變化——生成式人工智能有望實現(xiàn)60%至70%的自動化，這些任務(wù)通常占據(jù)了員工大量時間，尤其是那些需要自然語言理解的任務(wù)。

　　此外，生成式人工智能還具備分析大量數(shù)據(jù)、識別最優(yōu)設(shè)計方案，并自動生成符合特定需求的復(fù)雜結(jié)構(gòu)的能力。在設(shè)計優(yōu)化方面，生成式人工智能可以助力設(shè)計師突破傳統(tǒng)局限，創(chuàng)造出更復(fù)雜、更具創(chuàng)新性的結(jié)構(gòu)。波音公司就已經(jīng)利用生成式AI模型探索優(yōu)化飛機設(shè)計的新方法。通過機器學(xué)習(xí)算法，AI可以吸納關(guān)于空氣動力學(xué)和工程學(xué)的幾乎一切知識，并迅速生成一個高度優(yōu)化的設(shè)計，這種設(shè)計與人類過去建造的飛機完全不同，完全顛覆。

　　這不僅提升了設(shè)計的創(chuàng)新性和獨特性，還大幅縮短了產(chǎn)品開發(fā)周期。同時，AI還能實時監(jiān)控制造過程，調(diào)整參數(shù)，確保產(chǎn)品質(zhì)量和一致性。

　　AI+增材制造 多個行業(yè)初見成效

　　以3D打印為例，人工智能所具有的學(xué)習(xí)、適應(yīng)和決策的能力，有可能徹底改變這個產(chǎn)業(yè)——從復(fù)雜的設(shè)計創(chuàng)作到優(yōu)化生產(chǎn)流程，人工智能的高級認知能力可以帶來制造業(yè)的突破性進步。

　　波音公司的高層曾在一個小組討論中表示，研究人員已經(jīng)開始使用生成式AI模型探索優(yōu)化飛機設(shè)計的新方法。通過機器學(xué)習(xí)算法，AI可以吸納關(guān)于空氣動力學(xué)和工程學(xué)的幾乎一切知識，并迅速生成一個高度優(yōu)化的設(shè)計，這種設(shè)計與人類過去建造的飛機完全不同。

　　再來看汽車行業(yè)，作為3D打印應(yīng)用廣泛的行業(yè)，尤其在原型設(shè)計項目中發(fā)展顯著。3D打印服務(wù)為生產(chǎn)復(fù)雜的汽車原型零件提供了快速且經(jīng)濟高效的解決方案，促進了迭代設(shè)計和驗證過程。該技術(shù)允許開發(fā)定制原型而無需復(fù)雜的工

　　具，支持迭代設(shè)計更改，適應(yīng)復(fù)雜的零件幾何形狀，實現(xiàn)按需生產(chǎn)，提供材料選擇靈活性，并且對于小批量生產(chǎn)具有成本效益。美國超跑制造商辛格汽車（Czinger Vehicles）就曾推出由人工智能設(shè)計的汽車Czinger 21C，是一臺混合動力的超級跑車。

　　在生產(chǎn)效率方面，AI通過實時數(shù)據(jù)分析和反饋，優(yōu)化增材制造的各個環(huán)節(jié)。在汽車制造中，AI幫助設(shè)計和制造更輕、更堅固的汽車零部件，提高燃油效率和安全性能。例如，通用汽車利用生成式人工智能優(yōu)化汽車引擎零部件設(shè)計，減少發(fā)動機整體重量10%，同時提升性能和可靠性。

　　對于個性化定制方面，消費品行業(yè)將生成式人工智能與3D打印相結(jié)合，使大規(guī)模定制生產(chǎn)成為可能。通過分析消費者需求和偏好，AI生成獨特的產(chǎn)品設(shè)計，滿足個性化需求。耐克公司便利用AI技術(shù)為消費者提供個性化鞋子設(shè)計服務(wù)，消費者可根據(jù)腳型和喜好生成獨特設(shè)計并進行3D打印。

　　AI與增材制造：未來可期

　　根據(jù)Additive Manufacturing Research的數(shù)據(jù)，3D打印行業(yè)在2023年的市場規(guī)模已達147億美元，并預(yù)計在未來十年內(nèi)持續(xù)增長至580億美元。面對當(dāng)前技術(shù)效率低下和成本高昂的挑戰(zhàn)，互補技術(shù)AI的出現(xiàn)提供了解決方案。

　　盡管生成式人工智能在增材制造中面臨數(shù)據(jù)獲取與處理、算法模型優(yōu)化以及安全和法規(guī)等挑戰(zhàn)，但這并未阻礙其快速發(fā)展。隨著技術(shù)的不斷進步，AI與增材制造的結(jié)合將在更多領(lǐng)域展現(xiàn)其巨大潛力。無論是建筑領(lǐng)域的復(fù)雜結(jié)構(gòu)設(shè)計，還是汽車制造中的高效環(huán)保部件，亦或是時尚領(lǐng)域的創(chuàng)意設(shè)計，AI都將為增材制造帶來更多可能性。

　　人工智能在增材制造領(lǐng)域的發(fā)展之路不僅在于優(yōu)化現(xiàn)有領(lǐng)域，還在于探索未知領(lǐng)域、重新定義制造范式，并實現(xiàn)前所未有的定制化、效率和創(chuàng)新水平。

　　隨著行業(yè)的先行者們進一步踏上這一征程，人工智能與3D打印的融合必將超越傳統(tǒng)界限，培育創(chuàng)造力、協(xié)作和可持續(xù)發(fā)展的文化。最終目標(biāo)是建立一個不僅高效、高產(chǎn)，而且適應(yīng)性強、反應(yīng)靈敏、負責(zé)任的制造生態(tài)系統(tǒng)。通過充分利用人工智能的潛力，增材制造行業(yè)可以為未來鋪平道路，制造業(yè)不僅要制造產(chǎn)品，還要創(chuàng)造更智能、更個性化、更可持續(xù)的解決方案，以符合社會不斷變化的需求。

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